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title: “Entrega2_Proyecto1” author: “Gustavo Cruz; Pedro Guzman” date: “2025-02-12” output: html_document knit: (function(input, …) { rmarkdown::render(input, output_file = “docs/index.html”) }) —
Repositorio: https://github.com/G2309/MD_Proyecto2.git
movies <- read.csv('movies.csv', stringsAsFactors = FALSE)Determinación de la cantidad de grupos
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.1 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.4 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.4
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(cluster)
library(factoextra)## Welcome! Want to learn more? See two factoextra-related books at https://goo.gl/ve3WBa# Función para remover outliers usando IQR
remove_outliers <- function(x) {
qnt <- quantile(x, probs=c(.25, .75), na.rm=TRUE)
H <- 1.5 * IQR(x, na.rm=TRUE)
x[x < (qnt[1] - H)] <- NA
x[x > (qnt[2] + H)] <- NA
return(x)
}
movies_clean <- movies %>%
select(popularity, budget, revenue, runtime,
genresAmount, productionCoAmount,
productionCountriesAmount, voteCount,
voteAvg, actorsAmount,
castWomenAmount, castMenAmount) %>%
mutate(across(everything(), as.numeric)) %>%
# Remover outliers
mutate(across(everything(), remove_outliers)) %>%
# Eliminar filas con NA
na.omit()
movies_scaled <- scale(movies_clean)
set.seed(531) # Seed para reproducibilidad
wss <- numeric(12)
for (k in 1:12) {
km <- kmeans(movies_scaled,
centers = k,
nstart = 50,
iter.max = 50)
wss[k] <- km$tot.withinss
}
p <- fviz_nbclust(movies_scaled,
kmeans,
method = "wss",
k.max = 12,
nstart = 50,
iter.max = 50) +
labs(title = "Método del Codo para Determinar k Óptimo",
x = "Número de Clusters (k)",
y = "Suma total de cuadrados dentro de clusters") +
theme_minimal()
print(p)
wss_diff <- diff(wss) / wss[-length(wss)] * 100
print("\nReducción porcentual en WSS para cada k adicional:")## [1] "\nReducción porcentual en WSS para cada k adicional:"for(i in 1:length(wss_diff)) {
cat(sprintf("De %d a %d clusters: %.2f%% de reducción\n",
i, i+1, abs(wss_diff[i])))
}## De 1 a 2 clusters: 18.56% de reducción
## De 2 a 3 clusters: 8.22% de reducción
## De 3 a 4 clusters: 7.14% de reducción
## De 4 a 5 clusters: 5.53% de reducción
## De 5 a 6 clusters: 5.09% de reducción
## De 6 a 7 clusters: 3.86% de reducción
## De 7 a 8 clusters: 3.40% de reducción
## De 8 a 9 clusters: 3.12% de reducción
## De 9 a 10 clusters: 2.84% de reducción
## De 10 a 11 clusters: 2.76% de reducción
## De 11 a 12 clusters: 2.46% de reducciónAgrupamiento
# Para el ejercicio 2 de clustering estare utilizando la seed 531
movies_clean <- movies %>%
select(popularity, budget, revenue, runtime,
genresAmount, productionCoAmount,
productionCountriesAmount, voteCount,
voteAvg, actorsAmount,
castWomenAmount, castMenAmount) %>%
mutate(across(everything(), as.numeric)) %>%
mutate(across(everything(), remove_outliers)) %>%
na.omit()
movies_scaled <- scale(movies_clean)
set.seed(531)
kmeans_result <- kmeans(movies_scaled,
centers = 4,
nstart = 50,
iter.max = 50)
set.seed(531)
sample_size <- min(1000, nrow(movies_scaled))
sample_indices <- sample(1:nrow(movies_scaled), sample_size)
movies_sample <- movies_scaled[sample_indices, ]
dist_matrix <- dist(movies_sample, method = "euclidean")
hclust_result <- hclust(dist_matrix, method = "ward.D2")
hclust_clusters <- cutree(hclust_result, k = 4)
silhouette_kmeans <- silhouette(kmeans_result$cluster,
dist(movies_scaled))
sil_score_kmeans <- mean(silhouette_kmeans[,3])
silhouette_hclust <- silhouette(hclust_clusters, dist_matrix)
sil_score_hclust <- mean(silhouette_hclust[,3])
cat("\nComparación de Algoritmos de Clustering:\n")##
## Comparación de Algoritmos de Clustering:cat("\nK-means:")##
## K-means:cat("\n- Número de observaciones por cluster:\n")##
## - Número de observaciones por cluster:print(table(kmeans_result$cluster))##
## 1 2 3 4
## 1315 796 873 2513cat("\n- Coeficiente de silueta promedio:", round(sil_score_kmeans, 3))##
## - Coeficiente de silueta promedio: 0.145cat("\n\nClustering Jerárquico (muestra de", sample_size, "observaciones):")##
##
## Clustering Jerárquico (muestra de 1000 observaciones):cat("\n- Número de observaciones por cluster:\n")##
## - Número de observaciones por cluster:print(table(hclust_clusters))## hclust_clusters
## 1 2 3 4
## 572 114 116 198cat("\n- Coeficiente de silueta promedio:", round(sil_score_hclust, 3))##
## - Coeficiente de silueta promedio: 0.105pca_result <- prcomp(movies_scaled)
cluster_plot <- data.frame(
PC1 = pca_result$x[,1],
PC2 = pca_result$x[,2],
Cluster = as.factor(kmeans_result$cluster)
)
ggplot(cluster_plot, aes(x = PC1, y = PC2, color = Cluster)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
theme_minimal() +
labs(title = "Visualización de Clusters K-means",
x = "Primera Componente Principal",
y = "Segunda Componente Principal")
Análisis de componentes
3.1 ¿Qué variables categóricas serán necesarias?
Primero se deben analizar cuáles variables serán importantes para el análisis y cuáles pueden descartarse.
Las variables del dataset son: ID: es una variable cualitativa nominal, pues sirve para identificar cada película
Popularity: es una variable cuantitativa medible continua pues es una cantdad que puede medirse en base a ciertos criterios.
Budget: es una variable cuantitativa contable pues representa una cantidad de dinero.
Revenue: es una variable cuantitativa contable ya que representa una cantidad de dinero.
“Original title: es una variable cualitativa nominal ya que sirve para identificar el nombre de cada película.”
Original language: es una variable cualitativa nominal ya que sirve para indicar en que lenguaje se hizo la película originalmente.
Title: es una variable cualitativa nominal y sirve para indicar cuál es el título en inglés de la película
Home page: es una variable cualitativa nominal y sirve para indicar si la película tiene un sitio web.
Video: es una variable cualitativa nominal, pues sirve para idnciar si la película tiene promocionales o no.
Director: es una variable cualitativa nominal la cua´l indica el nombre del director de la película.
Runtime: es una variable cuantitativa continua medible, pues sirve para indicar el tiempo de duración de la película el cuál puede ser perfectamente medido con aparatos como un temporizador o cronómetro.
Genres: es una variable cualitativa nominal pues sirve para identificar los géneros de la película.
Genres amount: es una variable cuantitativa discreta pues indica la cantidad de géneros a los que pertence cada película.
Production company: es una variale cualitativa nominal la cual indica la compañía que produjo la película.
Production company amount: es una variable cuantitativa discreta que indica la cantidad de compañías involucradas en la producción de la película.
Production company country: es una variable cualitativa nominal pues sirve para indicar que países estuvieron involucrados en la producción de la película.
Production countries amount: es una variable cuantitativa discreta la cuál indica la cantidadde países involucrados en la producción de la película.
Release date: es una variable cuantitativa nominal pues indica la fecha de lanzamiento de la película. A pesar de ser numeral no es cuantitativa pues no puede contarse.
Vote count: es una variable cuantitativa discreta pues indica la cantidad de gente que reseñó la película.”
Vote average: es una variable
Actors: es una variable cualitativa nominal la cuál indica el nombre de los actores involucrados en la película.
“Actors popularity: es una variable cuantitatva discreta la cuál sirve panra indicar, en números decimales, que tan poular es un actor.”
Actor Character: es una variable cualitativa nominal pues sirve para indicar el nombre del personaje que interpreta cada actor en la película.
Actors amount: es una variable cuantitativa discreta pues indica la cantidad de actores que están involucrados en la película.
Cast women amount: es una variable cuantitativa discreta la cuál indica la cantidad de actrices que participaron en la película.
Cast men amount: es una variable cuantitativa discreta que indica la canidad de actores que participaron el la película.
La variable ID y las variables que corresponden a los títulos de la películas pueden descartarse, pues su único propósito es identificar cada película. Otra variables descartables son las variables Actor Character y Actors pues simplemente indican los nombres de los actores involucrados en la película y los personajes a los que interpertan.
La variable video puede perecer descartable, sin embargo puede dar información relevante para determinar el comportamiento de una película pues podría ser que el hecho de tener videos ayude al rendimiento en taquilla de una película o no. También podría ser útil para determinar si el presupuesto de una película se ve afectado si tiene videos promocionales.
La variable genres es de utilidad ya que puede ser de ayuda para determinar si hay géneros de películas más famosos que otros o no, en el análisis exploratorio se determióo que hay géneros de películas que han obtenido mejores rendimientos en taquilla y que son más populares que otros por lo que los géneros de una película pueden ser una pieza de información relevante. Sin embargo la columna genres posee un formato complicado el cuál aumentaría la dimensionalidad del dataset, por ende se usuará la variable genres amount y se determinará si la diversidad de géneros afecta el rendimiento de una película o si atrae a más cientes.
Si una película tiene o no un sitio web también puede ser relvante para el análisis pues podría considerarse como parte de la promoción de la película, por lo que esta variable puede ser de importancia para el análisis.
La fecha de lanzamiento también es relevante pues en el análisis exploratorio se demostró que hay épocas del año en donde las películas obtienen mejores ingresos, por ende se requiere extraer el mes de lanzamiento de cada película para el análisis.
El país de origen es importante, sin embargo hay películas, por esta razón se usará la variable productionCountriesAmount y se determinará si el hecho de que la película esté distribuida en más, o menos cantidad de películas es importante o no.
El nombre de la distribuidora también es importante, sin embargo hay muchas distribuidoras, por esa razón se usará la variable de production amount para determinar si tener una o más productoras involucradas es importante para la película.
El lenguaje original no es una variable nominal, por lo que se descartará para el análisis.
#Transformación de la data
movies_pca <-movies
#Convertimos las columnas relacionadas a los videos procionales
movies_pca$video[is.na(movies_pca$video)] <- FALSE
movies_pca$video<- as.numeric(factor(movies_pca$video)) #2 true, 1 false
#Trasnformamos los valores NA de la variable del website
movies_pca$homePage[!is.na(movies_pca$homePage)] <- TRUE
movies_pca$homePage[is.na(movies_pca$homePage)] <- FALSE
movies_pca$homePage<- as.numeric(factor(movies_pca$homePage)) #2 true, 1 false
movies_pca <- na.omit(movies_pca)
#Obtener los meses de lanzamiento de cada película
movies_pca$releaseDate <- as.numeric(format(as.Date(movies_pca$releaseDate, format="%Y-%m-%d"), "%m"))
#Cambiar los valores de la columna de la popularidad.
movies_pca$actorsPopularity <- sapply(strsplit(movies_pca$actorsPopularity, "\\|"),
function(x) mean(as.numeric(x), na.rm = TRUE))
movies_pca$castWomenAmount <- as.integer(movies_pca$castWomenAmount)
movies_pca$castMenAmount <- as.integer(movies_pca$castMenAmount)3.2 ¿Es conveniente hacer PCA?
library(psych)##
## Attaching package: 'psych'## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alphalibrary(FactoMineR)
library(factoextra)
library(corrplot)## corrplot 0.95 loadedmovies_final <- movies_pca[, c("budget", "homePage", "revenue", "runtime", "video", "actorsPopularity", "popularity", "releaseDate", "voteAvg", "voteCount", "genresAmount", "productionCoAmount", "productionCountriesAmount", "actorsAmount", "castWomenAmount", "castMenAmount" )]
movies_final <- na.omit(movies_final)
rcor <- cor(movies_final, use = "pairwise.complete.obs")
det(rcor)## [1] 0.02276086El valor del determinate de la matriz es de 0.0227609, es más cercano a 0 que a 1, por lo que se puede decir que las variables si están relacionadas
KMO
KMO(as.matrix(movies_final))## Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
## Call: KMO(r = as.matrix(movies_final))
## Overall MSA = 0.7
## MSA for each item =
## budget homePage revenue
## 0.78 0.87 0.73
## runtime video actorsPopularity
## 0.82 0.57 0.35
## popularity releaseDate voteAvg
## 0.79 0.63 0.56
## voteCount genresAmount productionCoAmount
## 0.79 0.69 0.68
## productionCountriesAmount actorsAmount castWomenAmount
## 0.45 0.67 0.62
## castMenAmount
## 0.57Se obtuvo que el MSA es de 0.7, por lo que la adecuación muestral para el análisis factorial es aceptable.
Prueba esfericidad de Bartlett.
Por último se hará este prueba para verificar completamente si se puede hacer un análisis de componentes sobre el dataset
cortest.bartlett(rcor)## $chisq
## [1] 351.1618
##
## $p.value
## [1] 1.600765e-24
##
## $df
## [1] 120El p value es de 1.600765e-24, por lo que este test también sugiere que es adecuado hacer un análisis de componentes.
Matriz de correlación
corrplot(rcor)
Se puede observar una relación fuerte entre presupuesto y cantidad de
votos y revenue. Otra relación fuerte se observar entre el revenue de
cada película y su cantidad de votos. También se puede observar una
fuerte relación ente la cantidad de mujeres en el cast y la cantidad de
actores en total, a más actrizes, más actores.
PCA
#Esclalar y normalizar
componentes <- prcomp(movies_final, scale = T)
componentes## Standard deviations (1, .., p=16):
## [1] 1.8710791 1.2152800 1.1958690 1.0666047 1.0302682 1.0072535 0.9842494
## [8] 0.9697144 0.9472554 0.9334874 0.8971305 0.8074343 0.7213207 0.5592049
## [15] 0.4847256 0.4193406
##
## Rotation (n x k) = (16 x 16):
## PC1 PC2 PC3 PC4
## budget 0.42545759 -0.14122247 -0.19461606 0.193634704
## homePage 0.17727188 -0.04907843 -0.10476602 -0.112405380
## revenue 0.43476348 -0.18025323 -0.18405263 0.106448161
## runtime 0.27107503 0.06213612 0.25603195 -0.241985537
## video -0.03262540 -0.16524435 -0.06465974 -0.339119860
## actorsPopularity 0.02716809 -0.17114251 -0.51673194 0.095577236
## popularity 0.10561251 -0.15278724 -0.22941717 -0.159322531
## releaseDate 0.02958278 -0.03317599 0.06658469 -0.420880932
## voteAvg 0.14738122 -0.01444942 0.01121594 -0.710332027
## voteCount 0.43615029 -0.13249295 -0.11873703 -0.015175672
## genresAmount 0.10679525 0.05064456 -0.34076204 -0.023289306
## productionCoAmount 0.13592606 0.15124057 0.03587692 -0.001251489
## productionCountriesAmount -0.05405821 -0.60519326 0.28338683 0.066861154
## actorsAmount 0.39459335 0.16301009 0.36808454 0.082002909
## castWomenAmount 0.31304758 0.03217976 0.37827181 0.190908696
## castMenAmount -0.11301989 -0.65052817 0.18151671 0.018271193
## PC5 PC6 PC7 PC8
## budget -0.07983968 0.029217120 -0.07837781 0.08817406
## homePage 0.36527885 -0.029523999 0.42066235 -0.36628033
## revenue -0.20438933 -0.009601716 0.06769062 0.14741849
## runtime 0.18698071 0.107643128 0.01298445 0.16112676
## video -0.04270349 -0.659703001 -0.35961628 -0.37729044
## actorsPopularity 0.19731266 0.030972920 -0.15579175 -0.13253123
## popularity -0.13826903 0.386959566 0.09983804 -0.56463238
## releaseDate -0.20781466 0.546637332 -0.50729014 -0.02723197
## voteAvg 0.03466174 -0.148901107 0.28286295 0.24903252
## voteCount -0.12416669 -0.046265454 0.14532457 0.16924018
## genresAmount 0.19377403 -0.147546570 -0.44625000 0.31828927
## productionCoAmount 0.74162440 0.175993119 -0.16522453 -0.02887863
## productionCountriesAmount 0.26381390 0.046736008 -0.07813976 0.08801079
## actorsAmount -0.07940801 -0.090975633 -0.12843074 -0.13475767
## castWomenAmount -0.01302590 -0.118238230 -0.20123739 -0.32142506
## castMenAmount 0.01233131 0.019527127 0.02404130 0.09426042
## PC9 PC10 PC11 PC12
## budget -0.08118124 3.032788e-02 0.17989402 -0.108922274
## homePage 0.09470553 -6.423580e-01 0.03780250 -0.267909280
## revenue -0.09774272 -3.180924e-05 0.20729980 0.042949576
## runtime -0.19381136 3.378670e-01 -0.19943963 -0.711803510
## video -0.19813482 9.365216e-02 0.28072115 -0.112241912
## actorsPopularity -0.40271309 4.747427e-02 -0.62548862 0.079755959
## popularity 0.41014830 4.612334e-01 0.05805408 -0.007606946
## releaseDate -0.18515316 -4.189125e-01 0.06764562 0.023717185
## voteAvg 0.10936062 8.270297e-02 -0.25213289 0.389418450
## voteCount -0.12632579 -4.973946e-02 0.12062362 0.184271210
## genresAmount 0.66557575 -1.157923e-01 -0.08534495 -0.166434000
## productionCoAmount -0.14277519 2.000603e-01 0.38293274 0.330153399
## productionCountriesAmount 0.11923197 3.154217e-02 -0.07016433 0.073416006
## actorsAmount 0.11042901 -1.667061e-02 -0.08459432 0.056751255
## castWomenAmount 0.11358093 -8.573036e-02 -0.39909858 0.233594237
## castMenAmount 0.05272747 -4.105578e-02 0.04551871 -0.052829821
## PC13 PC14 PC15
## budget -0.0299504125 -0.682893307 0.0263031857
## homePage -0.0234029061 -0.026918931 -0.0098377903
## revenue -0.0758270884 0.053171198 0.3049870422
## runtime 0.0002408763 0.125174159 0.1093983303
## video -0.0567421841 0.032196221 0.0002871402
## actorsPopularity 0.0814327070 0.004998973 -0.1828231416
## popularity -0.0054152408 0.064279515 -0.0315175803
## releaseDate -0.0358413601 0.008753111 0.0098339703
## voteAvg 0.0314515444 -0.265312852 0.0493204926
## voteCount -0.0428396500 0.637215895 -0.1857188362
## genresAmount 0.0586983752 0.120406996 0.0120312742
## productionCoAmount 0.1616945995 0.023801288 0.0629222548
## productionCountriesAmount -0.6386578681 -0.026107321 -0.1567046110
## actorsAmount 0.1713764216 -0.110842131 -0.7020919796
## castWomenAmount 0.0376018652 0.067244712 0.5482344604
## castMenAmount 0.7145333117 0.013323788 0.0251665658
## PC16
## budget 4.276193e-01
## homePage -3.114879e-02
## revenue -7.135376e-01
## runtime 8.650566e-03
## video 7.486385e-03
## actorsPopularity -9.994389e-02
## popularity 1.767023e-02
## releaseDate -1.075888e-05
## voteAvg -1.187926e-02
## voteCount 4.486217e-01
## genresAmount -1.149779e-02
## productionCoAmount -3.911194e-02
## productionCountriesAmount -4.196015e-02
## actorsAmount -2.623708e-01
## castWomenAmount 1.512496e-01
## castMenAmount 7.977052e-03El resumen del modelo es este:
summary(componentes)## Importance of components:
## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7
## Standard deviation 1.8711 1.21528 1.19587 1.0666 1.03027 1.00725 0.98425
## Proportion of Variance 0.2188 0.09231 0.08938 0.0711 0.06634 0.06341 0.06055
## Cumulative Proportion 0.2188 0.31112 0.40050 0.4716 0.53794 0.60135 0.66190
## PC8 PC9 PC10 PC11 PC12 PC13 PC14
## Standard deviation 0.96971 0.94726 0.93349 0.8971 0.80743 0.72132 0.55920
## Proportion of Variance 0.05877 0.05608 0.05446 0.0503 0.04075 0.03252 0.01954
## Cumulative Proportion 0.72067 0.77675 0.83121 0.8815 0.92226 0.95478 0.97432
## PC15 PC16
## Standard deviation 0.48473 0.41934
## Proportion of Variance 0.01468 0.01099
## Cumulative Proportion 0.98901 1.00000Regla de Kaiser
eigen_v<-componentes$sdev^2
eigen_v## [1] 3.5009371 1.4769056 1.4301028 1.1376457 1.0614525 1.0145595 0.9687469
## [8] 0.9403460 0.8972929 0.8713987 0.8048431 0.6519502 0.5203036 0.3127101
## [15] 0.2349589 0.1758465Según esta regla, debemos quedarnos con las primeras 6 componentes pues su eigenvalor es mayor a 1.
Porcentaje de varianza
fviz_eig(componentes, addlabels = TRUE, ylim = c(0, 80))
El gráfico anterior muestra que con las primeras 8 componentes se puede
explicar más del 60% de la varianza.
Interpretación de las componentes
fviz_contrib(componentes, choice = "var", axes = 1)
fviz_contrib(componentes, choice = "var", axes = 2)
fviz_contrib(componentes, choice = "var", axes = 3)
fviz_contrib(componentes, choice = "var", axes = 4)
fviz_contrib(componentes, choice = "var", axes = 5)
fviz_contrib(componentes, choice = "var", axes = 6)
var<-get_pca_var(componentes)
corrplot(var$cos2, is.corr = F)
La componente 1 se asocia con el éxito de una película, pues las variables voteCount, revenue, budgets, runtime, cantidad de actrices y cantidad de actores en totales están respresentadas en esta componente. Las películas más populares suelen tener presupuestos más grandes, mayor cantidad de reseñas, un presupuesto mayor.
La componente 3 se asocia con la popularidad del cast de la película, pues la popularidad de los actorers y la cantidad de estos está relacionada a esta componente.
La componente 4 podría asociarse con la calidad de la película a ojos del público, pues representa el promedio de votos de la película.
Reglas de asociación
# Instalación y carga de paquetes
install.packages("arules", dependencies=TRUE)## Installing package into '/usr/local/lib/R/site-library'
## (as 'lib' is unspecified)install.packages("arulesViz", dependencies = TRUE)## Installing package into '/usr/local/lib/R/site-library'
## (as 'lib' is unspecified)library(arules)## Loading required package: Matrix##
## Attaching package: 'Matrix'## The following objects are masked from 'package:tidyr':
##
## expand, pack, unpack##
## Attaching package: 'arules'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recode## The following objects are masked from 'package:base':
##
## abbreviate, writelibrary(arulesViz)
rules <- movies
# Procesamiento de datos booleanos
rules$video[is.na(rules$video)] <- FALSE
rules$video <- ifelse(rules$video == FALSE, "No", ifelse(rules$video == TRUE, "Si", rules$video))
rules$homePage[is.na(rules$homePage)] <- FALSE
rules$homePage[!is.na(rules$homePage)] <- TRUE
rules$homePage <- ifelse(rules$homePage == FALSE, "No", ifelse(rules$homePage == TRUE, "Si", rules$homePage))
# Procesamiento de fecha
rules$releaseDate <- as.numeric(format(as.Date(rules$releaseDate, format="%Y-%m-%d"), "%m"))
# Procesamiento de popularidad de actores
rules$actorsPopularity <- sapply(strsplit(rules$actorsPopularity, "\\|"),
function(x) mean(as.numeric(x), na.rm = TRUE))
# Conversión de tipos
rules$castWomenAmount <- as.integer(rules$castWomenAmount)
rules$castMenAmount <- as.integer(rules$castMenAmount)
# Discretización de variables numéricas
rules$budget <- cut(rules$budget, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$revenue <- cut(rules$revenue, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$runtime <- cut(rules$runtime, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$actorsPopularity <- cut(rules$actorsPopularity, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$popularity <- cut(rules$popularity, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$releaseDate <- cut(rules$releaseDate, breaks = 5, labels = c("Inicio de año", "Primer trimestre", "Mediados de año", "Tercer trimestre", "Fin de año"))
rules$voteAvg <- cut(rules$voteAvg, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$voteCount <- cut(rules$voteCount, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$genresAmount <- cut(rules$genresAmount, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$productionCoAmount <- cut(rules$productionCoAmount, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$productionCountriesAmount <- cut(rules$productionCountriesAmount, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$actorsAmount <- cut(rules$actorsAmount, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$castWomenAmount <- cut(rules$castWomenAmount, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
rules$castMenAmount <- cut(rules$castMenAmount, breaks = 5, labels = c("Muy Bajo", "Bajo", "Medio", "Alto", "Muy Alto"))
# Selección de columnas
rules <- rules[, c("budget", "homePage", "revenue", "runtime", "video", "actorsPopularity", "popularity",
"releaseDate", "voteAvg", "voteCount", "genresAmount", "productionCoAmount",
"productionCountriesAmount", "actorsAmount", "castWomenAmount", "castMenAmount")]
# Conversión a transacciones
transactions <- as(rules, "transactions")
# Generación de reglas de asociación
rules_final <- apriori(transactions,
parameter = list(support = 0.35,
confidence = 0.8, # Añadido parámetro de confianza
target = "rules", # Cambiado a "rules" en lugar de "frequent"
minlen = 3,
maxlen = 4))## Apriori
##
## Parameter specification:
## confidence minval smax arem aval originalSupport maxtime support minlen
## 0.8 0.1 1 none FALSE TRUE 5 0.35 3
## maxlen target ext
## 4 rules TRUE
##
## Algorithmic control:
## filter tree heap memopt load sort verbose
## 0.1 TRUE TRUE FALSE TRUE 2 TRUE
##
## Absolute minimum support count: 3500
##
## set item appearances ...[0 item(s)] done [0.00s].
## set transactions ...[67 item(s), 10000 transaction(s)] done [0.00s].
## sorting and recoding items ... [16 item(s)] done [0.00s].
## creating transaction tree ... done [0.00s].
## checking subsets of size 1 2 3 4## done [0.00s].
## writing ... [7497 rule(s)] done [0.00s].
## creating S4 object ... done [0.00s].# Inspección de reglas ordenadas por lift
inspect(sort(rules_final, by = "lift", decreasing = TRUE))## lhs rhs support confidence coverage lift count
## [1] {budget=Muy Bajo,
## revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4287 0.9981374 0.4295 1.0468142 4287
## [2] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3586 0.9974965 0.3595 1.0461421 3586
## [3] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4288 0.9969774 0.4301 1.0455977 4288
## [4] {budget=Muy Bajo,
## homePage=Si,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4288 0.9969774 0.4301 1.0455977 4288
## [5] {budget=Muy Bajo,
## popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4286 0.9969760 0.4299 1.0455963 4286
## [6] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4285 0.9969753 0.4298 1.0455955 4285
## [7] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## actorsAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4282 0.9969732 0.4295 1.0455933 4282
## [8] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCoAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4281 0.9969725 0.4294 1.0455926 4281
## [9] {budget=Muy Bajo,
## video=No,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4278 0.9969704 0.4291 1.0455904 4278
## [10] {budget=Muy Bajo,
## runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4270 0.9969647 0.4283 1.0455844 4270
## [11] {budget=Muy Bajo,
## actorsPopularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4235 0.9969397 0.4248 1.0455582 4235
## [12] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## castWomenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4232 0.9969376 0.4245 1.0455559 4232
## [13] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4115 0.9968508 0.4128 1.0454649 4115
## [14] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3751 0.9944327 0.3772 1.0429289 3751
## [15] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4550 0.9932329 0.4581 1.0416706 4550
## [16] {homePage=Si,
## revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4550 0.9932329 0.4581 1.0416706 4550
## [17] {revenue=Muy Bajo,
## popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4548 0.9932300 0.4579 1.0416675 4548
## [18] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4547 0.9932285 0.4578 1.0416660 4547
## [19] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## actorsAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4544 0.9932240 0.4575 1.0416613 4544
## [20] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCoAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4543 0.9932226 0.4574 1.0416597 4543
## [21] {revenue=Muy Bajo,
## video=No,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4539 0.9932166 0.4570 1.0416535 4539
## [22] {revenue=Muy Bajo,
## runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4527 0.9931988 0.4558 1.0416348 4527
## [23] {revenue=Muy Bajo,
## actorsPopularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4497 0.9931537 0.4528 1.0415875 4497
## [24] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## castWomenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4494 0.9931492 0.4525 1.0415828 4494
## [25] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4378 0.9929689 0.4409 1.0413937 4378
## [26] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3738 0.9901987 0.3775 1.0384884 3738
## [27] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Alto,
## voteCount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.4059 0.9685039 0.4191 1.0380535 4059
## [28] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## actorsAmount=Muy Bajo} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3595 0.8370198 0.4295 1.0379710 3595
## [29] {voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3752 0.9891906 0.3793 1.0374312 3752
## [30] {voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo,
## actorsAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3752 0.9891906 0.3793 1.0374312 3752
## [31] {homePage=Si,
## voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3752 0.9891906 0.3793 1.0374312 3752
## [32] {popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3750 0.9891849 0.3791 1.0374252 3750
## [33] {voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3749 0.9891821 0.3790 1.0374222 3749
## [34] {runtime=Muy Bajo,
## voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7299 0.9679088 0.7541 1.0374156 7299
## [35] {voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo,
## productionCoAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3746 0.9891735 0.3787 1.0374132 3746
## [36] {video=No,
## voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3745 0.9891706 0.3786 1.0374102 3745
## [37] {budget=Muy Bajo,
## runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3583 0.8365632 0.4283 1.0374047 3583
## [38] {budget=Muy Bajo,
## revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3593 0.8365541 0.4295 1.0373935 3593
## [39] {actorsPopularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3707 0.9890608 0.3748 1.0372951 3707
## [40] {voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo,
## castWomenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3703 0.9890491 0.3744 1.0372828 3703
## [41] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## voteCount=Muy Bajo} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3586 0.8362873 0.4288 1.0370626 3586
## [42] {voteAvg=Medio,
## genresAmount=Muy Bajo,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.3591 0.9887115 0.3632 1.0369286 3591
## [43] {budget=Muy Bajo,
## video=No,
## voteAvg=Medio} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3588 0.8361687 0.4291 1.0369156 3588
## [44] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3595 0.8358521 0.4301 1.0365230 3595
## [45] {budget=Muy Bajo,
## homePage=Si,
## voteAvg=Medio} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3595 0.8358521 0.4301 1.0365230 3595
## [46] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCoAmount=Muy Bajo} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3589 0.8358174 0.4294 1.0364799 3589
## [47] {revenue=Muy Bajo,
## voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7447 0.9670173 0.7701 1.0364601 7447
## [48] {budget=Muy Bajo,
## popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3593 0.8357758 0.4299 1.0364283 3593
## [49] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3592 0.8357376 0.4298 1.0363809 3592
## [50] {budget=Muy Bajo,
## actorsPopularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3550 0.8356874 0.4248 1.0363187 3550
## [51] {popularity=Muy Bajo,
## voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7449 0.9667748 0.7705 1.0362002 7449
## [52] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4531 0.9877916 0.4587 1.0359639 4531
## [53] {homePage=Si,
## runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4531 0.9877916 0.4587 1.0359639 4531
## [54] {runtime=Muy Bajo,
## popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4529 0.9877863 0.4585 1.0359583 4529
## [55] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4528 0.9877836 0.4584 1.0359555 4528
## [56] {voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7453 0.9665413 0.7711 1.0359500 7453
## [57] {homePage=Si,
## voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7453 0.9665413 0.7711 1.0359500 7453
## [58] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## actorsAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4526 0.9877783 0.4582 1.0359499 4526
## [59] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## productionCoAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4524 0.9877729 0.4580 1.0359443 4524
## [60] {runtime=Muy Bajo,
## video=No,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4522 0.9877676 0.4578 1.0359387 4522
## [61] {voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7445 0.9665066 0.7703 1.0359127 7445
## [62] {budget=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## castWomenAmount=Muy Bajo} => {genresAmount=Muy Bajo} 0.3546 0.8353357 0.4245 1.0358826 3546
## [63] {voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo,
## productionCoAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7433 0.9664543 0.7691 1.0358567 7433
## [64] {voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo,
## actorsAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7431 0.9664456 0.7689 1.0358473 7431
## [65] {revenue=Muy Bajo,
## voteAvg=Alto,
## voteCount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.4202 0.9664213 0.4348 1.0358214 4202
## [66] {runtime=Muy Bajo,
## actorsPopularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4479 0.9876516 0.4535 1.0358171 4479
## [67] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## castWomenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4476 0.9876434 0.4532 1.0358085 4476
## [68] {video=No,
## voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7390 0.9662657 0.7648 1.0356545 7390
## [69] {runtime=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4360 0.9873188 0.4416 1.0354681 4360
## [70] {voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo,
## castWomenAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7322 0.9660905 0.7579 1.0354668 7322
## [71] {actorsPopularity=Muy Bajo,
## voteCount=Muy Bajo,
## genresAmount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.7303 0.9660053 0.7560 1.0353754 7303
## [72] {popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Alto,
## voteCount=Muy Bajo} => {budget=Muy Bajo} 0.4206 0.9657865 0.4355 1.0351409 4206
## [73] {homePage=Si,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4555 0.9869989 0.4615 1.0351326 4555
## [74] {popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4553 0.9869933 0.4613 1.0351267 4553
## [75] {homePage=Si,
## popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Medio} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4553 0.9869933 0.4613 1.0351267 4553
## [76] {voteAvg=Medio,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4552 0.9869905 0.4612 1.0351237 4552
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## voteAvg=Alto} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4257 0.9212292 0.4621 0.9661554 4257
## [7489] {voteAvg=Alto,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4213 0.9202709 0.4578 0.9651504 4213
## [7490] {voteAvg=Alto,
## castWomenAmount=Muy Bajo,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4213 0.9202709 0.4578 0.9651504 4213
## [7491] {voteAvg=Alto,
## actorsAmount=Muy Bajo,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4213 0.9202709 0.4578 0.9651504 4213
## [7492] {homePage=Si,
## voteAvg=Alto,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4213 0.9202709 0.4578 0.9651504 4213
## [7493] {voteAvg=Alto,
## productionCountriesAmount=Muy Bajo,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4211 0.9202360 0.4576 0.9651138 4211
## [7494] {popularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Alto,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4207 0.9201662 0.4572 0.9650406 4207
## [7495] {voteAvg=Alto,
## productionCoAmount=Muy Bajo,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4202 0.9200788 0.4567 0.9649490 4202
## [7496] {actorsPopularity=Muy Bajo,
## voteAvg=Alto,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4173 0.9197708 0.4537 0.9646259 4173
## [7497] {video=No,
## voteAvg=Alto,
## castMenAmount=Muy Bajo} => {voteCount=Muy Bajo} 0.4182 0.9197273 0.4547 0.9645803 4182Interpretacion de los resultados
movies_clean$cluster <- as.factor(kmeans_result$cluster)
# Estadísticas descriptivas por cluster
cluster_stats <- movies_clean %>%
group_by(cluster) %>%
summarise(
n = n(),
# Medidas de tendencia central
avg_budget = mean(budget, na.rm = TRUE),
avg_revenue = mean(revenue, na.rm = TRUE),
avg_runtime = mean(runtime, na.rm = TRUE),
avg_popularity = mean(popularity, na.rm = TRUE),
avg_vote = mean(voteAvg, na.rm = TRUE),
avg_vote_count = mean(voteCount, na.rm = TRUE),
avg_actors = mean(actorsAmount, na.rm = TRUE),
avg_women = mean(castWomenAmount, na.rm = TRUE),
avg_men = mean(castMenAmount, na.rm = TRUE),
# Medidas de dispersión
sd_budget = sd(budget, na.rm = TRUE),
sd_revenue = sd(revenue, na.rm = TRUE),
# Métricas derivadas
roi = (mean(revenue, na.rm = TRUE) - mean(budget, na.rm = TRUE)) / mean(budget, na.rm = TRUE)
)
print("Análisis de Clusters:")## [1] "Análisis de Clusters:"print(cluster_stats)## # A tibble: 4 × 14
## cluster n avg_budget avg_revenue avg_runtime avg_popularity avg_vote
## <fct> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 1315 4717988. 7409286. 106. 19.4 6.56
## 2 2 796 25109075. 54828551. 106. 26.5 6.43
## 3 3 873 4673659. 4914797. 101. 20.5 6.33
## 4 4 2513 1666754. 2610763. 93.9 23.9 6.29
## # ℹ 7 more variables: avg_vote_count <dbl>, avg_actors <dbl>, avg_women <dbl>,
## # avg_men <dbl>, sd_budget <dbl>, sd_revenue <dbl>, roi <dbl># Presupuesto vs Ingresos
ggplot(movies_clean, aes(x = budget, y = revenue, color = cluster)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
theme_minimal() +
labs(title = "Presupuesto vs Ingresos por Cluster",
x = "Presupuesto",
y = "Ingresos")
# Popularidad vs Calificación promedio
ggplot(movies_clean, aes(x = popularity, y = voteAvg, color = cluster)) +
geom_point(alpha = 0.5) +
theme_minimal() +
labs(title = "Popularidad vs Calificación por Cluster",
x = "Popularidad",
y = "Calificación Promedio")
Interpretación de los Grupos y Hallazgos
Distribución de los Clusters (K-means)
La distribución de clusters ordenadas de mayor a menor, me dio lo siguiente:
Cluster 4: 2,513 películas (45.6%), representando la mayoría de las producciones con características promedio. Cluster 1: 1,315 películas (24.0%), con características que se desvían moderadamente del estándar. Cluster 3: 873 películas (15.9%), probablemente películas independientes o de menor inversión. Cluster 2: 796 películas (14.5%), caracterizadas por mayor presupuesto e impacto en la industria.
####Calidad del Agrupamiento
El coeficiente de silueta obtenido fue de 0.145 para K-means y 0.105 para clustering jerárquico. Aunque ambos valores son relativamente bajos, K-means mostró una mejor separación de grupos, lo que justifica su uso en la interpretación. Análisis Visual mediante PCA
- Cluster 4 se encuentra en una posición central y densa, lo que sugiere que representa la categoría más común de películas.
- Cluster 2 se extiende hacia la derecha, indicando valores elevados en ciertas métricas.
- Cluster 3 se agrupa en la parte inferior del espacio PCA, reflejando un presupuesto menor.
- Cluster 1 presenta una distribución más dispersa, lo que sugiere una mayor variabilidad en sus características.
Relevancia para la Industria
Los resultados reflejan una estructura de mercado donde:
- La mayoría de las películas siguen un patrón estándar (Cluster 4).
- Las superproducciones representan un segmento más reducido pero influyente (Cluster 2).
- Existe un mercado intermedio de películas con impacto moderado (Cluster 1).
- Se mantiene un sector significativo de producciones de menor presupuesto (Cluster 3).